本文關鍵詞： 社交網(wǎng)絡 節(jié)點合作 激勵機制 空間演化博弈論 策略學習　出處：《計算機工程》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：已有節(jié)點合作激勵機制通常使用節(jié)點歷史交易信息,信息的存儲和處理會帶來較大開銷,且可能存在惡意節(jié)點反饋的虛假信息。針對上述問題,提出一種基于節(jié)點自身屬性調(diào)整的合作激勵機制。節(jié)點依據(jù)自己在策略學習過程中是失敗者還是成功者來對自己發(fā)起的交易數(shù)量進行調(diào)整。實驗結(jié)果表明,網(wǎng)絡中合作節(jié)點比例較不使用機制時有顯著提高,且當存在節(jié)點策略選擇擾動時,合作節(jié)點比例在網(wǎng)絡演化均衡態(tài)保持了較好的穩(wěn)定性。
[Abstract]:The existing incentive mechanism of node cooperation usually uses node history transaction information, the storage and processing of information will bring a large amount of overhead, and there may be malicious nodes feedback false information. This paper proposes a cooperative incentive mechanism based on the adjustment of nodes' attributes. Nodes adjust the number of transactions they initiate according to whether they are losers or winners in the process of strategy learning. The proportion of cooperative nodes in the network is significantly higher than that when the mechanism is not used, and when there is a node policy selection disturbance, the cooperative node proportion keeps a good stability in the evolution equilibrium state of the network.
【作者單位】： 魯東大學信息與電氣工程學院;魯東大學科技處;
【基金】：山東省高�？萍及l(fā)展計劃項目(2013YD01031) 山東省自然科學基金(ZR2010GM013)
【分類號】：O157.5;TP301.6

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本文編號：1492588